• 한국언어정보학회:학술대회논문집
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• 한국언어정보학회 2007년도 정기학술대회
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• pp.105-114
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• 2007

This paper addresses a method for customizing an English-to-Korean machine translation system from general domain to patent domain. The customizing method consists of following steps: 1) linguistically studying about characteristics of patent documents, 2) extracting unknown words from large patent documents and constructing large bilingual terminology, 3) extracting and constructing the patent-specific translation patterns 4) customizing the translation engine modules of the existing general MT system according to linguistic study about characteristics of patent documents, and 5) evaluating the accuracy of translation modules and the translation quality. This research was performed under the auspices of the MIC (Ministry of Information and Communication) of Korean government during 2005-2006. The translation accuracy of the customized English-Korean patent translation system is 82.43% on the average in 5 patent fields (machinery, electronics, chemistry, medicine and computer) according to the evaluation of 7 professional human translators. In 2006, the patent MT system started an on-line patent MT service in IPAC (International Patent Assistance Center) under MOCIE (Ministry of Commerce, Industry and Energy) in Korea. In 2007, KIPO (Korean Intellectual Property Office) tries to launch an English-Korean patent MT service.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권2호
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• pp.95-103
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• 2007

본 논문은 웹과 같은 일반적인 도메인의 영한 자동 번역기를 특정 도메인으로 특화하는 방법에 의해 구축된 영한 특허 자동번역 시스템을 기술하는 것을 목표로 한다. 특정 도메인으로서의 특허 자동번역기를 위한 특화 방법은 다음과 같은 단계로 이루어진다: 1) 대용량 특허 문서의 수집 및 언어학적 특성 분석, 2) 전문용어 추출 및 대역어 구축, 3) 기보유한 용어의 대역어 특화, 4) 특허 고유의 번역 패턴추출 및 구축, 5) 언어학적 특성 분석에 따른 기보유 번역 엔진 모듈의 특화 및 개선, 6) 특화된 번역 지식 및 번역 엔진 모듈에 따른 번역률 평가. 이와 같은 특화 절차에 따른 특허 영한 자동 번역기는 특허 전문번역가의 평가에 의해 전분야 평균 81.03%의 번역률을 내었으며, 분야별로는 기계(80.54%), 전기전자 (81.58%), 화학일반(79.92%), 의료위생(80.79%), 컴퓨터(82.29%)의 성능을 보였으며 계속 개선 중에 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.543-547
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• 2020

자연어 처리에서 기계번역은 가장 많이 사용되고 빠르게 발전하고 있다. 기계번역에 있어서 사람의 평가가 가장 정확하고 중요하지만 많은 시간과 비용이 발생된다. 이에 기계번역을 자동 평가하는 방법들이 많이 제안되어 사용되고 있지만, 한국어 특성을 잘 반영한 자동평가 방법은 연구되지 않고 있다. BLEU와 같은 자동평가 방법을 많이 사용하고 있지만 언어의 특성 차이로 인해 원하는 평가결과를 얻지 못하는 경우가 발생하며, 특히 특허나 논문과 같은 기술문서의 번역에서는 더 많이 발생한다. 이에 본 논문에서는 단어의 정밀도와 어순이 평가에 영향이 있는 RIBES를 가지고 특허 기계 번역에서 영어→한국어로 기계 번역된 결과물의 자동평가에 대해 사람의 평가와 유사한 결과를 얻기 위해 tokenization 과정에서 복합 형태소 분리를 통한 평가방법을 제안하고자 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.441-445
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• 2020

토큰화(Tokenization)는 사람이 작성한 자연어 문장을 기계가 잘 이해할 수 있도록 최소 단위인 토큰으로 분리하는 작업을 말하여, 이러한 토큰화는 자연어처리 전반적인 태스크들의 전처리에 필수적으로 사용되고 있다. 최근 자연어처리 분야에서 높은 성능을 보이며, 다양한 딥러닝 모델에 많이 활용되고 있는 SentencePiece 토큰화는 여러 단어에서 공통적으로 출현하는 부분단어들을 기준으로, BPE 알고리즘을 이용하여 문장을 압축 표현하는 토큰화 방법이다. 본 논문에서는 한국어 기반 특허 문헌의 초록 자연어 데이터를 기반으로 SentencePiece를 비롯한 여러 토큰화 방법에 대하여 소개하며, 해당 방법을 응용한 기계번역 (Neural Machine Translation) 태스크를 수행하고, 토큰화 방법별 비교 평가를 통해 특허 분야 자연어 데이터에 최적화된 토큰화 방법을 제안한다. 그리고 본 논문에서 제안한 방법을 사용하여 특허 초록 한-영 기계번역 태스크에서 성능이 향상됨을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권4호
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• pp.297-304
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• 2010

통계기계번역에서 번역성능의 향상을 위해서 문장의 유형이나 장르에 따라 클러스터링을 수행하여 도메인에 특화된 번역을 시도하는 방법이 있다. 그러나 기존의 연구 중 문장의 유형 정보와 장르에 따른 정보를 동시에 사용한 경우는 없었다. 본 논문에서는 각 문장의 문법적 구조 유사도에 따른 유형별분류 기법과, 단어 유사도 정보를 사용한 장르 구분법을 적용하여 기존의 두 기법을 통합하였다. 이렇게 분류된 말뭉치에서 추출한 도메인 특화 모델과 전체 말뭉치에서 추출된 모델에서 보간법(interpolation)을 사용하여 통계기계번역의 성능을 향상하였다. 문장구조 유사도와 단어 유사도의 계산 방법으로는 각각 커널과 코사인 유사도를 적용하였으며, 두 유사도를 적용하여 말뭉치를 분류하는 과정에서는 K-Means 알고리즘과 유사한 기계학습 기법을 사용하였다. 이를 일본어-영어의 특허문서에서 실험한 결과 최선의 경우 약 2.5%의 상대적인 성능 향상을 얻었다.

• 법제연구
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• 제54호
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• pp.303-343
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• 2018

최근 유럽특허제도가 대대적으로 개편됨으로써, 이제 유럽연합은 하나의 특허와 하나의 통합특허법원 시대로 접어들고 있다. 2013년 유럽 특허법은 새 시대를 열었다. 유럽연합 차원에서 단일한 효력을 갖는 특허를 만들고 단일특허는 물론 종래의 특허도 보호하는 통합특허법원을 설립함으로써 유럽에서 특허의 실체적 보호와 특허소송에 관한 새로운 법적 체제가 갖추어졌다. 단일특허(unitary patent)는 유럽연합법에 기초하여 만들어졌으며, 통합특허법원(unified patent court)은 유럽연합 차원의 협정에 의하여 탄생된다. 통합특허법원에 관한 협정이 올해 안에 발효되어 통합특허법원이 작동하면 새로운 유럽 특허법 체제가 마무리된다. 이에 따라 2018년은 유럽 차원의 단일특허와 통합특허법원 시대를 개막하는 첫 해로 기록될 것으로 전망된다. 이 논문은 단일특허의 효력 범위와 단일특허 및 전통적 의미의 유럽특허와 관련한 침해소송, 유무효확인소송, 권리의 라이선스 등에 관한 통합특허법원의 관할 범위를 조망한다. 종래의 유럽특허와는 달리 일단 단일특허로 취득된 경우에는 통합특허법원에 의하여 규율되고 유럽연합 전역에서 동일한 효력이 주어진다. 이와 관련하여 한편으로는, 국내특허, 전통적 의미의 유럽특허, 그리고 단일효력이 주어지는 유럽연합 특허의 상호간 효력 범위를 검토하고, 통합특허법원과 개정 브뤼셀규정과의 상관관계를 밝혔다. 특히 유럽연합 내외에서 손해를 발생시킨 유럽특허 침해 사건에 제3국인이 피고로 등장하는 경우에도 통합특허법원의 관할을 발생시키는 보충적 재판적을 면밀히 분석하였다. 발명을 적극 보호하여 국가경쟁력을 높이기 위해서는 새로운 지식재산제도를 벤치마킹하는 일은 매우 중요하고 시급하다. 이 논문은 최근 급격한 발전을 거듭하고 있는 유럽특허법 체제를 분석하여 우리에게 주는 시사점과 교훈을 도출하고, 이를 기초로 우리나라 특허법 체제가 나아가야 할 방향을 위한 법리의 개발과 실무의 운영방향을 제시하였다. 이를 위해 2018년 시행이 전망되는 유럽 차원의 단일특허와 통합특허법원을 집중 분석하여, 2017년 초부터 시행되고 있는 우리나라의 관할집중 제도에서 수용가능한 부분과 개선해 나가야 할 방향을 탐구하였다. 무엇보다 우리나라 개정법(민사소송법)이 추구한 관할집중의 노력에도 불구하고, 관할집중에서 빠뜨린 가처분제도로 인하여 서울중앙지방법원과 서울고등법원으로 본안인 침해사건이 범람하는 현상을 타개 내지는 완화시킬 수 있는 방안을 제시하였다. 이를 위해 서울중앙지방법원의 중복관할을 당사자가 합의한 경우로 제한하고, 가처분항고 관할을 특허법원으로 이관시키는 내용의 법개정을 제안하였다. 나아가 유럽연합 제도에 대한 비교법적 고찰을 통하여 한국과 중국, 그리고 일본을 포함한 3국간 지식재산제도의 협력적 제도 방안으로 절차법적 통일을 넘어 실체법적 통일로 나아갈 수 있는 가능성을 검토하였다.

• 한국정보기술학회 영문논문지
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• 제10권2호
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• pp.139-151
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• 2020

Entity name recognition is a part of information extraction that extracts entity names from documents and classifies the types of extracted entity names. Entity name recognition technologies are widely used in natural language processing, such as information retrieval, machine translation, and query response systems. Various deep learning-based models exist to improve entity name recognition performance, but studies that compared and analyzed these models on Korean data are insufficient. In this paper, we compare and analyze the performance of CRF, LSTM-CRF, BiLSTM-CRF, and BERT, which are actively used to identify entity names using Korean data. Also, we compare and evaluate whether embedding models, which are variously used in recent natural language processing tasks, can affect the entity name recognition model's performance improvement. As a result of experiments on patent data and Korean corpus, it was confirmed that the BiLSTM-CRF using FastText method showed the highest performance.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2005년도 제17회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.77-88
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• 2005

한영자동번역에서 '~ㄴ것은'을 포함하는 문장들은 영어로 번역하기가 용이하지 않을 뿐만 아니라 번역할 때에 많은 오류들을 야기시킨다. 이것은 이러한 문장들이 한국어 원문에 '것'과 같은 의존명사를 포함하고 있기 때문인데, 이러한 의존명사들이 한영자동번역을 어렵게 만들고 있다. 본 논문에서는 '~ㄴ것은'을 포함하는 문장들을 한영자동번역에서 처리할 수 있는 방법을 제시하고자 한다. 자동번역에는 여러 방식이 있지만, 본 논문에서는 패턴기반 자동번역의 방식을 취한다. 따라서 본 논문에서는 '${\sim}$ㄴ것은'에 대한 한영대역패턴을 어떠한 방식으로 구축하며, 또 구축된 패턴들이 어떻게 한영자동번역에 활용되는 지를 살펴볼 것이다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권10호
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• pp.1000-1004
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• 2010

형태소 품사 태거는 언어처리 시스템의 전처리기로 많이 활용되고 있다. 형태소 품사 태거의 성능 향상은 언어처리 시스템의 전체 성능 향상에 크게 기여할 수 있다. 자동번역과 같이 복잡도가 놓은 언어처리 시스템은 최근 특정 도메인에서 좋은 성능을 나타내는 시스템을 개발하고자 한다. 본 논문에서는 기존 일반도메인에서 학습된 LHMM이나 HMM 기반의 영어 형태소 품사 태거를 특정 도메인에 적응하여 높은 성능을 나타내는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 특정도메인에 대한 원시코퍼스를 이용하여 HMM이나 LHMM의 기학습된 전이확률과 출력확률을 도메인에 적합하게 반자동으로 변경하는 도메인 적응 방법이다. 특허도메인에 적응하는 실험을 통하여 단어단위 태깅 정확률 98.87%와 문장단위 태깅 정확률 78.5%의 성능을 보였으며, 도메인 적응하지 않은 형태소 태거보다 단어단위 태깅 정확률 2.24% 향상(ERR: 6.4%)고 문장단위 태깅 정확률 41.0% 향상(ERR: 65.6%)을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권12호
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• pp.1254-1258
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• 2010

정보 검색에 있어서 통일 객체를 다양한 표기로 기술하는 문제는 시스템의 성능을 저하시키는 요인이 된다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 특허 정보의 국/영문 제목을 병렬말뭉치로 이용하여 대역어 뭉치를 추출하고, 이를 각 단어의 특징(Feature)으로 이용하여 대체어 목록을 자동 추출하는 방법을 제안한다. 또한 대체어 목록 내에 대체어가 아닌 다수의 연관단어들이 포함되는 문제점을 해결하기 위하여 국문 제목에서 추출한 연관단어 뭉치를 이용하여 대체어 목록 내 연관단어들을 필터링하는 방법을 제안한다. 평가결과에 따르면 본 연구에서 제안한 방법이 기존의 대체어 추출 방법들보다 더 우수한 것으로 나타났다.